Geri Dön

Büyük veri ve analitik sistemlerin kullanımını etkileyen faktörlerin genişletilmiş teknoloji kabul modeli ile incelenmesi

Analyzing the factors affecting big data and analytic systems usage via extended technology acceptance model

  1. Tez No: 547158
  2. Yazar: BAHAR AKIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YILDIZ YILMAZ GÜZEY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 168

Özet

Büyük Veri ve Analitik (BVA) Sistemler yeni bilgi teknolojileri olarak kabul edilmektedir. BVA sistemleri büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi yakalamak, depolamak, aktarmak, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan teknik ve teknolojiler bütünü olarak tanımlanmaktadır. Bilgi teknolojilerinde büyük veriden yararlanan ve büyük veri tabanlı karar veren işletmelerin rakiplerinden %5 daha verimli olduğu ve % 6 daha karlı olduğu görülmüştür. Fakat işletme performansı, uygulanan bilgi teknolojilerinin gerçek anlamda kullanılması ile arttırılabilir. Bu sebeple sistemi kullanması beklenen çalışanların sistemi kullanmaya nasıl karar verdiklerini anlayabilmek büyük önem taşımaktadır. Günümüze kadar teknolojinin kabulü ve benimsenmesi ile ilgili pek çok teorik model geliştirilmiştir. Teknoloji Kabul Modeli (TKM), farklı bilgi teknolojilerinin kullanıcı kabulünü tahmin etmede ve kullanıcıların yeni sistemleri kullanmasının sebeplerini açıklamada yaygın olarak kullanılmaktadır. BVA sistemlerinin kullanım kabulünü incelemek için geniş bir literatür taraması yapılmış, Teknoloji Kabul Modeli (TKM), Teknoloji Kabul Modeli 2 (TKM2) ve Planlı Davranış Teorisi (PDT) birleştirilerek entegre bir model oluşturulmuştur. Araştırma modelinde TKM'den algılanan fayda ve algılanan kullanım kolaylığı, PDT'den sübjektif normlar ve algılanan davranışsal kontrol ve TKM2'den sonuç gösterilebilirlik, işe uyum ve çıktı kalitesi değişkenleri kullanılmıştır. Bu araştırma kapsamında geliştirilen modelin veri seti tarafından desteklenip desteklenmediğini araştırmak için Türkiye'de faaliyet gösteren 35 işletmede BVA sistemleri kullanan 300 kişiye anket uygulanmıştır. Araştırma modeli, Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanılarak, AMOS 25 ile test edilmiştir. Araştırma sonuçları, BVA sistem kullanım niyetinin %56'sının algılanan fayda, algılanan davranışsal kontrol ve sübjektif normlar tarafından açıklandığını göstermektedir. Bu değişkenler arasında algılanan faydanın güçlü bir etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Bu araştırma BVA sistemlerinin kullanım kabulü hakkında var olan bilgi birikimini genişletmekte ve BVA sistem uygulayıcılarına ve sistem tasarımcılarına nelere odaklanmaları gerektiğine dair elde edilen bulgular ile ışık tutmaktadır.

Özet (Çeviri)

Big Data and Analytics (BVA) Systems are recognized as new information technologies. BVA systems are defined as a set of technologies used to capture, store, transfer, analyze and visualize large amounts of structured and unstructured data. Companies that use big data in information technologies and make large data-based decisions are 5 percent more efficient and 6 percent more profitable than their competitors. But company performance can be increased by the actual use of applied information technologies. For this reason, it is very important to understand how the employees who are expected to use the system decide to use the system. The Technology Acceptance Model (TKM) is widely used to predict user acceptance of different information technologies and to explain the reasons why employees use new systems. A research model has been proposed in this study based on an extensive review of literature pertaining to the Extended Technology Acceptance Model. This study explored the factors affecting BDA system use by integrating the key constructs of Technology Acceptance Model (TAM), Technology Acceptance Model 2 (TAM2) and Theory of Planned Behavior (TPB). Research model integrates constructs from TAM (perceived usefulness, perceived ease of use) TAM2 (job relevance, output quality, result demonstrability) and TPB (perceived behavioral control, subjective norms) in explaining user acceptance of BDA system. Using AMOS 25, data collected from 300 BDA system users in Turkey, was used to test the proposed research model. Results indicated that 56 percent of user intention to use BDA system is explained by perceived usefulness, perceived behavioral control and subjective norms. Among them, perceived usefulness have the strongest effect. This study expands the existing body of knowledge on the adoption of big data analytic systems and benefits big data analytics providers and system designer while helping in the formulation of their information system models.

Benzer Tezler

  1. Sağlık hizmetlerinde büyük veri: Mobil sağlık uygulamalarının kullanımını etkileyen faktörlerin Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli ile incelenmesi

    Big data in healthcare: Investigation of factors affecting the use of mobile health applications with an Extended Technology Acceptance Model

    ÖZNUR DAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Sağlık Kurumları YönetimiBeykent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILDIZ YILMAZ GÜZEY

  2. Identifying green infrastructure strategies for planning the urban landscapes: The case of Amman, Jordan

    Kent peyzajlarının planlanmasına yönelik yeşil altyapı stratejilerinin belirlenmesi: Ürdün-Amman şehri örneği

    GHAIDA ADEL HUSSEIN IRMEILI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALEV PERİHAN GÜRBEY

  3. Алуу жана колдонуучулардынканааттануусун баалоо:бишкек шаарындаэмпирикалык изилдөө

    E-devletin benimsenmesi ve kullanıcı memnuniyetinin değerlendirilmesi: Bişkek şehrinde ampirik bir araştırma

    ACAR ŞARŞENKADIROVA

    Yüksek Lisans

    Kırgızca

    Kırgızca

    2024

    İşletmeKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AZAMAT MAKSÜDÜNOV

  4. Anomaly detection scenarios in cyber-physical systems

    Siber-fiziksel sistemlerde anomali tespit senaryoları

    AYŞE SAYIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  5. Experimental and numerical analysis of the thermoelectric cooling of photovoltaic panels

    Fotovoltaik panellerin termoelektrik ile soğutulmasının deneysel ve sayısal analizi

    ALI TALIB DAKHAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EnerjiAtatürk Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN YAKUT